- 最小二乘法
superdont
计算机视觉入门最小二乘法算法机器学习matlab矩阵人工智能计算机视觉
最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。具体来说,它可以用于线性回归分析,即找到一条最佳拟合直线(或更一般的曲线或面),使得实际观察数据点到这条直线(或曲线/面)的垂直距离(也就是误差)的平方和达到最小。在数学表示上,如果有一组观测数据集((x_i,y_i)),其中(i=1,2,…,n),最小二乘法旨在找到一个模型(y=
- 机器学习与深度学习20-数学优化
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.梯度下降的基本原理2.什么是损失函数?3.随机梯度下降和小批量梯度下降4.什么是学习率5.优化算法中的收敛性6.常用的数学优化算法前文回顾上一篇文章链接:地址1.梯度下降的基本原理梯度下降(GradientDescent)是一种常用的优化算法,用于对目标函数进行最小化或最大化。其基本原理是通过迭代更新模型参数,沿着目标函数的负梯度方向逐步调整参数值,直到达到局部最优解。在机器学习中
- DeepSeek源码解构:从MoE架构到MLA的工程化实现
程序边界
架构
文章目录**一、代码结构全景:从模型定义到分布式训练****二、MoE架构:动态路由与稀疏激活的工程化实践****1.专家路由机制(带负载均衡)****数学原理:负载均衡损失推导****三、MLA注意力机制:低秩压缩与解耦旋转位置编码****核心代码实现(含数学优化)****数学优化:低秩矩阵乘法的复杂度分析****五、性能优化:混合精度训练与分布式并行****1.FP8混合精度训练****2.Z
- 基于深度学习进行运输系统优化
欣然~
python深度学习
该系统实现了一个运输优化方案,主要包含以下功能:生成运输任务和车辆的随机数据集基于线性规划的数学模型求解最优分配方案基于强化学习的深度学习模型求解分配方案对比两种方案的性能指标并可视化结果系统使用Python实现,主要依赖以下库:NumPy和Pandas:数据处理和分析PyTorch:构建和训练强化学习模型PuLP:构建和求解数学优化模型Matplotlib:可视化结果tqdm:显示训练进度1.导
- 每天五分钟机器学习:拉格朗日对偶函数
每天五分钟玩转人工智能
每天五分钟玩转机器学习算法人工智能算法拉格朗日对偶函数支持向量机深度学习机器学习
本文重点在数学优化领域,拉格朗日对偶函数作为连接原始约束问题与对偶问题的核心纽带,展现了将复杂约束优化转化为无约束优化的方式。数学表达原始问题建模拉格朗日函数构造此时的目标就是:先假设w为常数,让拉格朗日函数对橙子变量λ求极大值,消掉λ之后,在对λ求极小值。为什么这样求呢?这是因为这样求和原问题有相同的解。实际目的是求最小化的①,那儿我们假设①的最小值是q,那么①我们看成是一个常数,那么现在L越大
- Cplex详解---ChatGPT4o作答
部分分式
算法
CPLEX是由IBM开发的一个广泛应用的高性能数学优化求解器,它被广泛用于解决线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)、二次规划(QP)、二次约束规划(QCP)等优化问题。CPLEX在工业界和学术界都得到了广泛的应用,特别是在供应链管理、生产调度、能源管理、金融建模、物流等领域。1.CPLEX的主要特点高性能CPLEX是商业优化领域的领军者之一,能够高效处理大规模的优化问题。它使用先进的求解算法,
- Python解题:卡牌翻面求和问题全解析
傻啦嘿哟
python开发语言
目录一、问题场景:卡牌游戏的数学挑战二、数学建模:将问题转化为动态规划三、代码实现:动态规划的Python舞蹈四、性能优化:让算法跑得更快1.空间优化(滚动数组)2.数学优化(余数预处理)3.并行计算(适用于超大规模数据)五、实际应用:卡牌问题的延伸场景六、总结:动态规划的魔力在编程世界里,卡牌问题就像一道有趣的谜题,吸引着无数开发者探索解法。本文将用通俗的语言,结合Python代码示例,为你系统
- 判断质数与合数
mvufi
算法
判断质数与合数的逻辑很相似,都是判断一个属除了1和它本身,能不能被其他数整除。其他数包括质数与合数,合数能表示能质数的乘积,因此问题就转化为:一个数能不能被除了1和它本身之外的其他质数整除。质数2,3,5,7,11,13,.....质数除了2,3,能表示为6k+-1(k=1,2,...)该算法通过数学优化(6k±1规则)和范围优化(只检查到√n),实现了高效的质数判断。importmathdefi
- 书籍-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》
机器学习人工智能
书籍:OptimizationEssentials:Theory,Tools,andApplications作者:FaizHamid出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》01书籍介绍本书探讨了运筹学和数学优化领域的最新发展和令人兴奋的挑战。它以统一且精心编排的方式呈现了以下内容:(a)现实生活中出现的新颖优化问题,并突出每
- 【梯度下降算法】
蝉叫醒了夏天
机器学习算法
梯度下降算法:第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法,到20世纪最优控制理论的发展,直至现代机器学习对优化算法的特殊需求,梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- 数学与信息系统管理:IT架构的数学优化
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数学与信息系统管理:IT架构的数学优化关键词:数学优化、信息系统管理、IT架构、线性规划、非线性规划、动态规划、启发式算法摘要:本文深入探讨了数学优化在信息系统管理中的应用及其重要性。首先,回顾了信息系统管理的发展历程和数学优化方法的基本概念,接着介绍了数学优化方法在信息系统管理中的实际应用和面临的挑战。本文通过逐步分析,详细讲解了基础数学知识、线性规划、非线性规划、动态规划和启发式算法等数学优化
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 基于深度学习的结构优化与生成
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域,例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素,旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。1.结构优化与生成的核心概念结构优化:涉及通过调整结构设计参数(如形状、材料、厚度等)来改善其特定性能指标,如强度、刚度、重量、成本或安全性。传统的优化方法依赖于数值仿真和数学优化算法,
- 通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现
superdont
计算机视觉python开发语言人工智能计算机视觉opencv矩阵
定义L0范数(L0-Norm)L0范数并不是真正意义上的一个范数,因为它不满足范数的三角不等式性质,但它在数学优化和信号处理等领域有着实际的应用。L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。数学上表示为:[|x|_0=\text{numberofnon-zeroelementsin}x]例如,向量(x=[1,0,2,0,3])的L0范数是3,因为该向量中有三个非零元素。L1范数
- 用C#实现最小二乘法(用OxyPlot绘图)
mingupup
C#c#最小二乘法开发语言
最小二乘法介绍✨最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常见的数学优化技术,广泛应用于数据拟合、回归分析和参数估计等领域。其目标是通过最小化残差平方和来找到一组参数,使得模型预测值与观测值之间的差异最小化。最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量(y)与至少一个自变量(x)之间的关系建立为:在OLS方法中,我们必须选择一个b1和b0的值,以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小
- 位运算 数学优化 1891 B. Deja Vu
三冬四夏会不会有点漫长
#CFdiv2B题算法数据结构
#includeusingnamespacestd;voidsolve(){intn;cin>>n;intq;cin>>q;vectora(n);vectorx(q);for(inti=0;i>a[i];for(inti=0;i>x[i];for(inti=0;i>t;while(t--)solve();return0;}本来以为秒了,结果在第三个测试点超时了。#includeusingnames
- 通过例子说明-动态规划
Arenaschi
{easy}算法小题动态规划算法笔记百度java
选择>行动>思考,好像是个死循环-song。动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种解决问题的数学优化方法,通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它的基本思想是将问题拆分成小的子问题,先求解并保存子问题的解,然后通过这些子问题的解来求解原始问题,避免重复计算,从而提高效率。最常见的动态规划问题包括最长公共子序列、最短路径、背包问题等。让我们通过一个简单的例子来理
- 【笔记】认识凸优化
假装有头像
笔记
凸优化凸优化是一类特殊的数学优化问题,其基本思路是凸优化的基本思路是通过利用凸性质,将优化问题转化为在凸集上定义的凸函数的最优化问题,从而能够借助凸优化的理论和算法来高效求解。凸优化问题相对于一般的优化问题更易于求解以下是凸优化的基本思路和特点:凸集:凸优化中的关键概念之一是凸集。凸集是一个具有凸性质的集合,即对于集合中的任意两点,连接它们的线段仍然在集合内部。凸优化通常涉及到在凸集上定义的优化问
- 优化模型:matlab多目标规划
抱抱宝
数学建模算法与应用数学建模matlab
一、多目标规划1.1多目标规划的定义 多目标规划(Multi-ObjectiveProgramming,MOP)是数学优化中的一类问题。与单目标规划不同,多目标规划有多个目标函数需要优化,这些目标函数通常是相互矛盾的。多目标规划的目标是通过找到一组解,使得各个目标函数在约束条件下都能取得最优值。1.2多目标规划的数学模型对于多个目标函数的情况,向量目标函数表示为F(x)=(f1(x),f2(x)
- 数学建模——图论经典问题及知识框架总结
斌狗
数学建模图论算法
文章目录一、可行遍性问题二、选址问题三、最短路四、最小树五、最大流解决数学优化的两大类方法,一类是数学规划,另一类则是图论。本文将列举一些数学建模中常遇到的图论经典问题的大致介绍与框架一、可行遍性问题欧拉问题(经过所有的边恰好一次)邮递员问题哈密尔顿问题(经过所有的点恰好一次)旅行商问题(TSP)一般用作检验np哈密尔顿圈不唯一,要找到一个路径最短国赛涉及98年灾情巡视碎纸片的拼接二、选址问题问题
- 点云最小二乘法拟合直线 Matlab
代码创造者
最小二乘法matlab算法Matlab
点云最小二乘法拟合直线Matlab最小二乘法是一种常用的数学优化方法,可以用于拟合数据点集合的直线。在本文中,我们将讨论如何使用Matlab编程语言实现点云最小二乘法拟合直线,并提供相应的源代码。首先,我们需要定义一个包含点云数据的数组。假设我们有一个Nx2的矩阵,其中每一行代表一个二维点的坐标。我们可以使用以下代码创建一个示例数据集:%创建示例点云数据集N=100;%点云数据点的数量X=lins
- 【MATLAB】数据拟合第13期-基于最小二乘支持向量机的拟合
Lwcah
MATLAB数据拟合算法matlab支持向量机开发语言
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义基于最小二乘支持向量机的拟合算法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。这种算法在曲线拟合中应用广泛,包括线性拟合和非线性拟合。在曲线拟合中,我们通常有多个观测点数据,并且我们希望找到一个简单的近似函数来最好地逼近这些数据。这个近似函数不必满足插值原理,只需要使得函数值与观测值之间的差值尽可能小。这
- 人工智能之数学(三) ------ 凸优化
千喜Ya
一.机器学习中的优化问题损失函数:模型与实际数据匹配程度越好,损失函数就越小,如果相差较大,损失函数也会相对比较大正则化函数:模型很复杂,对于训练数据拟合性很好,但是对于未见过的数据拟合较差,因此可通过正则化的函数控制模型的复杂度,避免模型过于拟合训练数据,对于新来的数据有泛化的能力实例:数学优化的形式化:通过数学的建模来求解问题,数学的优化可归纳成标准形式,入下图所示:首先需要最小化函数f0(x
- 头歌-Python 基础
代码传奇
python基础python数学建模开发语言
第1关:建模与仿真1、建模过程,通常也称为数学优化建模(MathematicalOptimizationModeling),不同之处在于它可以确定特定场景的特定的、最优化或最佳的结果。这被称为诊断一个结果,因此命名为▁▁▁。填空1答案:决策建议性分析2、字典里对仿真模拟的定义是指两个具体的过程:一是通过▁▁▁来表示系统如何工作,另一个是通过▁▁▁来检查问题。填空1答案:创建系统填空2答案:模拟现实
- Python高级算法——线性规划(Linear Programming)
Echo_Wish
数据结构与算法Python算法Python笔记python算法开发语言
Python中的线性规划(LinearProgramming):高级算法解析线性规划是一种数学优化方法,用于求解线性目标函数在线性约束条件下的最优解。它在运筹学、经济学、工程等领域得到广泛应用。本文将深入讲解Python中的线性规划,包括基本概念、线性规划问题的标准形式、求解方法,并使用代码示例演示线性规划在实际问题中的应用。基本概念1.线性规划的定义线性规划是一种数学优化方法,用于求解一个线性目
- 完全背包问题细节
DBWYX
算法算法动态规划
目录之前学过一遍,但是12月2日再练忘光光了:忘记点1——为什么每个物品要遍历k件:忘记点2——数学优化:之前学过一遍,但是12月2日再练忘光光了:【模板】完全背包_牛客题霸_牛客网(nowcoder.com)3.完全背包问题-AcWing题库忘记点1——为什么每个物品要遍历k件:(这个属于逻辑没想清楚了,动态规划的“延伸遍历”逻辑)买k件和买3件4件会对应之前不同的体积,那就会对应不同的价格,所
- 快速了解:什么是优化问题
悠悠喵喵wuyoy520
运筹优化算法优化
1.定义数学优化问题是:在给定约束条件下,找到一个目标函数的最优解(最大值或最小值)。2.快速get理解初学者对优化技术陌生的话,可以把“求解优化问题”理解为“解一个不等式方程组”,解方程的。以下我们用几个简单的例子来讲述什么是优化问题。引用说明:下面的公式来自MindOpt新发布的基于大模型的AI工程师生成的内容截图,或者案例广场的案例里面的截图。a.比如一个鸡兔同笼问题:有一笼兔子和鸡,兔子和
- 凸优化基础与应用
诸神缄默不语
数学学习笔记凸优化优化optimization
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录文章目录1.线性规划用SciPy求解2.二次规划3.半定规划4.锥规划凸优化是数学优化的一个重要分支,广泛应用于各种工程和科学领域。它的核心特征在于优化问题的目标函数和约束条件是凸的,这使得找到全局最优解变得可行。在本文中,我们将探索凸优化的几种常见形式:线性规划、二次规划、半定规划和锥规划,并展示如何在Python中求解这些问题。1.线性规划线性规划是凸优化中最
- 【动态规划算法】基本概念、原理应用、示例代码
LeapMay
Python算法30篇算法动态规划
1动态规划概述动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种解决多阶段决策问题的数学优化方法。它将原问题分解成若干个子问题,通过解决子问题只需解决一次并将结果保存下来,从而避免了重复计算,提高了算法效率。通俗来讲,动态规划算法是解决一类具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的有效方法。其基本原理是将大问题分解为小问题,通过保存中间结果来避免重复计算,从而提高算法的效率。动态规划主要
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri